<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=140925"><dc:title>Primerjava metod za detekcijo puščic pri klasičnem pikadu</dc:title><dc:creator>ZGONC,	MATIC	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Batagelj,	Borut	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>računalniški vid</dc:subject><dc:subject>OpenCV</dc:subject><dc:subject>pikado</dc:subject><dc:subject>YOLO</dc:subject><dc:subject>semantična segmentacija</dc:subject><dc:subject>instančna segmentacija</dc:subject><dc:description>V diplomski nalogi smo preverili, če se klasične metode računalniškega vida lahko primerjajo z modernimi pristopi, ki temeljijo na strojnem učenju in nevronskih mrežah. Primerjavo smo izvedli na problemu detekcije puščic pri klasičnem pikadu. Cilj je bil razviti sistem z visoko natančnostjo, ki bo enostaven za uporabo in cenovno dostopen. S pomočjo metod računalniškega vida smo najprej razvili klasični sistem, kjer smo opisali celoten postopek, od kalibracije do detekcije puščic. Sledil je razvoj sistemov, ki temeljijo na strojnem učenju. Uporabili smo različne arhitekture, da smo ugotovili, katera izmed njih prinaša najboljše rezultate. Po pridobitvi vseh rezultatov smo preverili še časovno zahtevnost posameznih pristopov. Sledila je končna primerjava sistemov glede na uspešnost in zmogljivost, ter cenovna primerjava razvitega sistema z obstoječimi rešitvami.</dc:description><dc:date>2022</dc:date><dc:date>2022-09-21 12:25:00</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>140925</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>